AWS SageMaker에서 제공하는 Fully Managed MLflow 3.0을 활용한 생성형 AI 개발 가속화

소개

최근 생성형 AI 기술은 산업 전반에서 활용도가 급격히 높아지고 있습니다. 이에 따라 실험 추적, 모델 동작 분석, 성능 모니터링을 위한 통합 도구의 수요도 함께 증가하고 있습니다. Amazon SageMaker는 이러한 요구에 발맞춰 완전관리형 MLflow 3.0을 출시하며, 개발 초기 아이디어에서 프로덕션 배포까지의 시간을 큰 폭으로 단축할 수 있는 기술적 기반을 마련했습니다. 본 포스팅에서는 완전관리형 MLflow 3.0의 핵심 기능과 활용 사례, 그리고 배포 가이드를 중심으로 효율적인 ML 및 생성형 AI 애플리케이션 관리를 위한 방법을 소개합니다.

본문

1. 완전관리형 MLflow 3.0의 주요 기능

Amazon SageMaker에서 제공하는 완전관리형 MLflow 3.0은 실험을 추적하고, 모델 및 생성형 AI 애플리케이션의 동작을 관찰하며, 최종적으로는 전체 개발 주기의 자동화와 최적화를 지원합니다. 이 플랫폼은 다음과 같은 주요 기능을 포함하고 있습니다.

• 실험 추적 및 버전 관리
• 자동 트레이싱(입출력, 중간 처리 로그)
• 추적 태그(Tag)를 이용한 메타데이터 기반 검색 및 분석
• Amazon Bedrock, Claude 3.5 Sonnet 등 주요 AI 서비스와의 자동 연동

2. 배포 가이드 및 설정 방법

프로덕션 환경에서 완전관리형 MLflow 3.0을 빠르게 적용하려면 AWS 계정과 SageMaker Studio AI 도메인이 필요합니다. 콘솔에서 추적 서버를 생성하고, 실험 결과를 저장할 Amazon S3 버킷을 지정하면 자동으로 서버가 구성됩니다.

설치 및 설정 코드:
pip install mlflow==3.0 sagemaker-mlflow==0.1.0

Python에서 추적 서버 연결:
import mlflow
mlflow.set_tracking_uri("arn:aws:sagemaker:::mlflow-tracking-server/")
mlflow.set_experiment("genai_tracking_sample")

이후 실험 수집 및 모델 관리를 위해 SageMaker Studio의 Jupyter Lab 또는 로컬 IDE에서 간단히 실험을 기록하고 모니터링할 수 있습니다.

3. 생성형 AI 응용 프로그램에 특화된 트레이싱 기능

생성형 AI(ex. 챗봇, 코드 생성기)는 다양한 구성 요소(code, config, data)를 통합하기 때문에 복잡성이 높은 편입니다. MLflow 3.0의 LoggedModel 개체는 이러한 구성 요소를 버전별로 정의하고, 각 실행 단계별 트레이스를 자동으로 기록합니다.

트레이싱 기반 자동화 예시:

mlflow.set_active_model(name="chat-agent-v2-1h4f")
mlflow.bedrock.autolog()

API 호출

response = bedrock.converse(modelId="anthropic.claude-3-5-sonnet…", messages=[…])

이렇게 저장된 트레이스를 통해 LLM의 응답 품질, 툴의 활용 여부, 응답 시간, 비용 등을 측정할 수 있어 디버깅과 성능 최적화에 매우 유용합니다.

또한, 태그 기반 필터링 기능을 이용하여 ‘운영 중 오류 발생’과 같은 특정 조건의 Trace를 바로 필터링할 수 있으며, 디버깅과 비용 분석 및 자동화에도 활용됩니다.

4. 실제 활용 사례: 고객지원 생성형 AI 챗봇

재무 고객 지원 챗봇을 구축할 때, 에이전트가 외부 금융 데이터를 조회해야 한다면, 생성형 AI의 동작을 세밀히 관찰해야 합니다. 다음은 툴 호출 전후의 동작을 비교하며 품질, 지연 시간, 비용의 차이를 분석한 사례입니다.

이러한 트레이스 비교를 통해 잘못된 추론 지점이나 불필요한 툴 호출 여부를 식별하여 보다 정밀한 에이전트 개선이 가능합니다.

결론

완전히 관리되는 MLflow 3.0은 AWS SageMaker 환경에서 생성형 AI 개발 및 운영 전반의 효율적인 실험 관리, 모델 추적, 자동화에 뛰어난 솔루션을 제공합니다. 특히 자동 트레이싱과 태그 기반 필터링은 기존 도구 대비 훨씬 빠른 문제 해결과 최적화를 가능하게 해줍니다. 생성형 AI 활용 확대를 준비 중이라면, 지금 바로 Amazon SageMaker의 MLflow 3.0을 도입해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-generative-ai-development-with-fully-managed-mlflow-3-0-on-amazon-sagemaker-ai/